|
Меню раздела «МНТ»
Меню разделов
|
Хуршилова З.А., Хуршилов А.Б.
Применение непрерывного вейвлет-преобразования для анализа электрокардиограмм
Application of continuous wavelet transformation to the electrocardiogram analysis
| УДК: |
612.172.4 |
| Аннотация: |
Вейвлет-преобразование является новым многообещающим методом анализа сигналов в кардиологии. В отличие от Фурье-преобразования, вейвлет-преобразование позволяет получить двумерную, масштабно - временную развертку сигналов. Применение вейвлет-преобразования к анализу медицинских сигналов предоставляет новые возможности для поиска диагностических параметров. В данной работе было проведено сравнение вейвлет-спектров нормальной электрокардиограммы и электрокардиограммы с инфарктом миокарда передней стенки левого желудочка. Показано, что при инфаркте на всех масштабах вейвлет-спектра относительные амплитуды спектральных компонент снижены по сравнению с нормой. Также при инфаркте в вейвлет-спектре электрокардиограмм практически отсутствуют высокочастотные компоненты, всегда наблюдающиеся в норме. Применение вейвлет-преобразования к анализу медицинских сигналов является сравнительно новой областью исследования, требующей дальнейшего развития. |
Ключевые
слова: |
электрокардиография, вейвлет-анализ |
| Abstracts: |
Wavelet transformation is a new promising non-invasive method for signals analysis.
Unlike the Fourier transform, the wavelet transform is two-dimensional in time and frequency. It allows obtaining data in both domains to be analyzed at the same time. Application of wavelet- transform to the analysis of medical signals gives the chance for search of new diagnostic parameters. This work represents a comparison of wavelet spectra of a normal and abnormal (anterior myocardial infarction) electrocardiograms. It is shown amplitudes of wavelet transformation of abnormal electrocardiogram are lowered in comparison with the norm. In wavelet spectrum of abnormal electrocardiogram there are no high-frequency components always observed to be normal. Since the application of wavelet transformation in electrocardiology is a relatively new field of research it will require further investigations. |
| Keywords: |
wavelet-analysis, electrocardiography |
Авторы статьи:
ХУРШИЛОВА
Зарема Арсланбековна
khzarema@mail.ru |
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры биофизики, информатики и медаппаратуры Дагестанской государственной медицинской академии |
ХУРШИЛОВ
Арсланбек Багадурович |
врач невролог Медицинского центра им. Р.П.Аскерханова |
Список литературы:
| 1. |
Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Москва, "РХД", 2001 г. |
| 2. |
Н.М.Астафьева. Вейвлет-анализ: основы теории и применения // Успехи физических наук. 1996. т. 166. № 11. С. 1145-1170. |
| 3. |
Поликар Р. Введение в вейвлет-преобразование / Р. Поликар - СПб.: АВТЭКС, 2010. 59 с. |
| 4. |
Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. - М: ДМК Пресс, 2008. 448 с. |
| 5. |
Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов / С. Малла - М.: МИР, 2005. 338 с. |
| 6. |
Y.Ishikava, F.Mochimaru. Wavelet Theory-Based Analysis of High-Frequency, High-Resolution Electrocardiograms: A New Concept for Clinical Uses // Progress in Biomedical Research 2002. Vol. 7, No. 3. Р. 179-18. |
| 7. |
Vitec M., Hrubes J. A wavelet-based ECG delineation in Multilead ECG signals: Evaluation on the CSE Database // IFMBE Proceedings. 2009. Vol.25. P. 177-180. |
| 8. |
Chouhan V.S., Mehta S.S., Lingayat N.S. Delineation of QRS-complex, P and T-wave in 12-lead ECG // IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security. 2008. Vol.8. P. 185-190. |
| 9. |
Martinez, J. P. Almeida RA wavelet-based ECG delineator: evaluation on standard databases // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2004. Vol. 51. P. 570-581. |
| 10. |
Sahambi, J.S. Tandon S.B. Using wavelet transform for ECG characterization // IEEE Engineering in Medicine and Biology. 2000. Vol. 9. P. 1532-1546. |
|
|
|
